### 數據科學入門

#### 課程目的：
- 掌握數據搜集、處理、分析、視覺化和詮釋的基礎知識和技能。

#### 專題：

* 天氣變化與成大Dcard發文類型之關聯
* 相關說明
*
* 分析性格測驗與科系選擇之關聯（以MBTI、九型人格、Big Five為例）
* 延伸至看chatGPT是否能模擬真實情況

#### 使用工具：
- Python（Pandas、Matplotlib、Seaborn）
- SQL
- Excel
- Jupyter Notebook

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### 模塊一: 基礎觀念與數據挖掘

**主題｜負責：周穆可**
1. Python與Jupyter Notebook環境設置
2. Pandas基礎
3. 數據來源與搜集方法（網頁抓取、API、數據庫）

**小專案1：** 網路爬蟲應用 - 從天氣網站抓取數據並進行基本清洗。

* 作業：Dcard 資料挖掘

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### 模塊一: Dcard 資料挖掘與 NLP

**主題｜負責：莫札特**
1. Dcard 資料挖掘
2. NLP

**小專案2：** NLP 數據收集與結構設計。

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### 模塊二：問卷設計與統計分析基礎

**主題｜負責：周穆可**
1. 問卷題目設計、量化設計
2. 敘述性統計
3. 基礎概率與統計

**小專案：** 分析性格測驗與科系選擇之關聯。

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### 模塊二：數據分析基礎: 天氣變化與成大Dcard發文類型

**主題｜負責：莫札特**
1. 敘述性統計
2. 基礎概率與統計
3. 探索性數據分析
4. SQL基礎

**小專案3：** 利用SQL查詢和Pandas進行數據分析。

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### 模塊三：數據視覺化

**主題｜負責：莫札特**
1. Matplotlib基礎
2. Seaborn基礎
3. Dashboards創建
4. 數據敘事

**小專案4：** 創建一個Dashboard，展示天氣變化與成大Dcard發文類型的相關圖表和趨勢。

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### 模塊四：數據詮釋與報告

**主題｜負責：周穆可**
1. 報告寫作技巧
2. 數據驅動決策
3. 基礎假設檢驗
4. 結果解讀與詮釋

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### 模塊四：專案整合與展示

**主題｜負責：莫札特**
1. 專案規劃與管理
2. 數據整合技術
3. 專案文檔
4. 專案展示與評估